論文の概要: SphereFed: Hyperspherical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09413v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 17:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 13:03:21.534716
• Title: SphereFed: Hyperspherical Federated Learning
• Title（参考訳）: spherefed: 超球面連合学習
• Authors: Xin Dong, Sai Qian Zhang, Ang Li, H.T. Kung
• Abstract要約: 主な課題は、複数のクライアントにまたがる非i.i.d.データの処理である。 非i.d.問題に対処するために,超球面フェデレートラーニング(SphereFed)フレームワークを導入する。 ローカルデータに直接アクセスすることなく, キャリブレーションの解を効率的に, 分散的に計算できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.81101040608304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning aims at training a global model from multiple decentralized devices (i.e. clients) without exchanging their private local data. A key challenge is the handling of non-i.i.d. (independent identically distributed) data across multiple clients that may induce disparities of their local features. We introduce the Hyperspherical Federated Learning (SphereFed) framework to address the non-i.i.d. issue by constraining learned representations of data points to be on a unit hypersphere shared by clients. Specifically, all clients learn their local representations by minimizing the loss with respect to a fixed classifier whose weights span the unit hypersphere. After federated training in improving the global model, this classifier is further calibrated with a closed-form solution by minimizing a mean squared loss. We show that the calibration solution can be computed efficiently and distributedly without direct access of local data. Extensive experiments indicate that our SphereFed approach is able to improve the accuracy of multiple existing federated learning algorithms by a considerable margin (up to 6% on challenging datasets) with enhanced computation and communication efficiency across datasets and model architectures.
• Abstract（参考訳）: Federated Learningは、プライベートなローカルデータを交換することなく、複数の分散デバイス(すなわちクライアント)からグローバルモデルをトレーニングすることを目的としている。 鍵となる課題は、複数のクライアントにまたがる非i.i.d.(独立に分散した)データを扱うことだ。 クライアントが共有するユニットハイパースフィア上のデータポイントの学習表現を制限することにより、非i.d.問題に対処するために、超球型フェデレートラーニング(SphereFed)フレームワークを導入する。 具体的には、すべてのクライアントは、単位超球面に重みがある固定分類器に対する損失を最小限に抑えて、局所表現を学習する。 グローバルモデルを改善するための連合訓練の後、平均二乗損失を最小化することにより、この分類器はさらに閉形式解を校正する。 ローカルデータに直接アクセスすることなく,キャリブレーションソリューションを効率的かつ分散的に計算できることを示す。 広範な実験により,既存の複数のフェデレーション学習アルゴリズムの精度を,データセットとモデルアーキテクチャをまたいだ計算と通信効率の向上により,かなりのマージン(チャレンジデータセットでは最大6%)で向上できることが示された。

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